## Penerapan Feature Selection Pada Algoritma Decision Tree Untuk Menentukan Pola Rekomendasi Dini Konseling
Oman Somantri 1,* , Wildani Eko Nugroho 2 , Abdul Rohma Supriyono 1
1 Program Studi Rekayasa Keamanan Siber, Politeknik Negeri Cilacap, Cilacap, Indonesia
2 Program Studi Teknik Komputer, Politeknik Harapan Bersama, Tegal, Indonesia Email: 1,* oman_mantri@yahoo.com, 2 wild4ani@gmail.com, 3 a.rohman.sy@pnc.ac.id Email Penulis Korespondensi: sandinoberutu@ukrimuniversity.ac.id Submitted: 06/12/2022 ; Accepted: 20/12/2022 ; Published: 31/12/2022
Abstrak- Deteksi dini dalam memberikan rekomendasi untuk dilakukannya sebuah konseling bagi siswa sekolah sangat penting karena dengan cara ini maka sedini mungkin dapat menilai potensi, kepercayaan dan attitude siswa tersebut.  Permasalahan yang  muncul  pada  kasus  ini  adalah  bagaimana  mendeteksi  dini  seorang  siswa  agar  dapat  diketahui  memerlukan  bantuan konseling atau tidak dan dapat diketahui sejak dini untuk meminimalisir resiko kondisi psikis yang lebih jauh lagi.  Pada artikel ini  diusulkan  sebuah  model  data  mining  dengan  menggunakan  decision  tree  untuk  klasifikasi  rekomendasi  konseling  bagi siswa. Selain itu, untuk dapat meningkatkan performance akurasi yang dihasilkan maka diusulkan metode feature selection dengan menggunakan forward selection dan algoritma genetika. Tahapan penelitian dilakukan dengan proses praprocessing data, penerapan algoritma, validasi data, dan optimasi model.  Hasil eksperimen menunjukan untuk tingkat akurasi terbaik dengan  menggunakan  model  decision  tree  adalah  sebesar  95,64%,  meningkat  menjadi  96,91%.  setelah  optimasi  dengan menggunakan algoritma genetika.
Kata Kunci: Konseling; Decision Tree; Feature Selection; Forward Selection; Algoritma Genetika.
Abstract- Early detection in providing recommendations for student counseling is very important, therefore you can assess the student's potential, beliefs, and attitude as early as possible. The problem that arises in this case is how to detect a student early so that he or she needs counseling assistance or not so that it can be identified early to minimize the risk of further psychological conditions. This article proposes a data mining model using a decision tree to classify counseling recommendations for students. In addition, to improve the resulting accuracy performance, a feature selection method is proposed using forward selection and genetic algorithms. The stages of the research were carried out by pre-processing the data, implementing algorithms, validating data, and optimizing the model. The experimental results show that the best level of accuracy using the decision tree model is 95.64%. It increases to 96.91% after optimization using the genetic algorithm.
Keywords : Counseling; Decision Tree; Feature Selection; Forward Selection; Algoritma Genetika.

## 1. PENDAHULUAN
Perilaku seseorang sangat dipengaruhi oleh beberapa faktor yang dapat menjadikan orang tersebut dapat berubah, seperti  masalah  keadaan  ekonomi,  masalah  kehidupan  keluarga,  kesehatan,  masalah  pribadi,  dan  lain-lain. Perubahan yang terjadi pada diri seseorang sangatlah berpengaruh terhadap kehidupan dirinya maupun keadaan disekitarnya  seperti  keluarga  dan  orang  lain  karena  akan  memberikan  sebuah  perubahan  hidup.  Tingkat  stres seseorang sangatlah berbeda-beda, ini menjadikan dirinya dapat berubah-ubah dan bahkan apabila tidak dilakukan kontrol  serta  pengobatan  secara  psikis  akan  mengakibatkan  buruknya  perilaku  serta  keadaaan  kehidupan  dan kesehatan mental dirinya terganggu [1], [2]. Siswa sekolah merupakan seseorang berada pada masa usia remaja dengan karakteristik yang khas, dimana usia ini siswa mempunyai adrenalin tantangan tinggi, rasa ingin tahu, dan rasa mencari jati diri tapi disisi lain attitude sangatlah diperlukan [3], [4]. Keadaan emosi dan kepribadian baik merupakan sebuah kebutuhan dan keharusan secara psikis bagi anak usia sekolah sehingga dapat meningkatkan kepercayaan dirinya [5]–[7].
Banyak diantara kita yang kurang begitu menyadari akan karakter dari siswa sekolah meskipun terkadang kita seperti sudah mengetahuinya. Beban psikis yang dialami oleh setiap siswa sangat berbeda dan ini tergantung dari keadaan situasi pribadi dan keadaan lingkungan disekitarnya. Deteksi penilaian terhadap kebutuhan dukungan kepribadian  secara  psikis  siswa  sekolah  sangat  diperlukan,  hal  ini  adalah  upaya  untuk  meminimalisir  keadaan psikis  siswa  agar  tidak  terpuruk  dan  lebih  buruk  lagi,  selain  itu  upaya  meningkatkan  kepercayaan  diri  siswa menjadi hal yang sangat penting [8]. Saat ini deteksi kebutuhan seseorang membutuhkan bantuan konseling atau tidak  masih  dilakukan  hampir  kebanyakan  manual  yaitu  dilakukan  secara  langsung  oleh  seorang  psikiater. Berkembangnya  ilmu  pengetahuan  teknologi  informasi  memungkinkan  dapat  dibuatkannya  model data  mining yang dapat membantu untuk mengklasifikasikan data siswa dalam deteksi dini rekomendasi konseling. Pentingnya deteksi  dini  untuk  mendapatkan  rekomendasi  konseling  bagi  siswa  dapat  menjadikannya  sebagai  upaya pencegahan  dalam  meminimalisir  buruknya  keadaan  psikis  siswa  yang  dikahawatirkan  dapat  berpengaruh terhadap kehidupan pribadi yang dijalani seperti attitude , keadaan emosi, dan kepercayaan diri.  Perkembangan teknologi khususnya dalam bidang kecerdasan buatan yang berbasis machine learning dengan menerapkan data mining saat ini sangat memungkinkan untuk digunakan pada permasalahan yang dihadapi khususnya pada sebuah klasifikasi data untuk deteksi dini rekomendasi konseling bagi siswa.
Data  mining dengan  kemampuannya  yang  dapat  memungkinkan  dalam  menganalisis  sebuah  klasifikasi data  [9],  [10],  maka  dapat  memberikan  solusi  dalam  mendeteksi  perlu  tidaknya  seseorang  siswa  mendapatkan
sebuah konseling dari seorang psikiater. Saat ini teknologi machine learning memberikan sebuah solusi yang dapat diterapkan pada model klasifikasi data, seperti diantaranya neural network , support vector machine , deep learning , k-NN dan metode lainnya dalam berbagai bidang penerapannya seperti pendidikan dan kesehatan [11]. Salah satu metode yang saat ini dikembangkan dengan kelebihannya yaitu metode decision tree (DT) dapat diterapkan pada model untuk klasifikasi deteksi dini rekomendasi konseling bagi siswa sekolah.
Beberapa penelitian terdahulu terkait dengan analisis dan identifikasi mengenai konseling siswa sekolah, seperti  diantaranya  adalah  penelitian  mengenai  pengembangan  dan  validasi  rubrik  konseling  perawatan  dini (SCCR)  untuk menilai keterampilan konseling siswa [12]. Penelitian lainnya adalah dilakukan analisis penilaian kinerja siswa pada sesi  konseling  [13]. Sedikit berbeda dengan penelitian  lainnya dimana metode linear mixed regression model (LMM) dan metode Jacobson and Truax (JT)  dalm penerapannya untuk konseling karir untuk mahasiswa [14]. DT untuk evaluasi kesehatan mental siswa sekolah menggunakan algoritma C.5.0 [15]. Penelitian selanjutnya adalah terkait dengan penelitian pendekatan data science menggunakan data mining untuk identifikasi kebutuhan konseling pada tahun pertama siswa sekolah [16]. Decision tree merupakan metode yang dikembangkan berbasis sebuah pohon keputusan yang dalam kerjanya mempunyai  kemampuan untuk mengklasifikasikan data dan hampir kebanyakan adalah tipe data nominal. Sistem kerja model DT ini sangat dipengaruhi oleh tipe data dan jenis  data  serta  jumlah  variabel  atribut  yang  digunakan  sehingga  memerlukan  upaya  yang  tepat  dapat  proses penyiapan data sebelum diterapkan pada model.
Pada  penelitian  dalam  artikel  ini  bagaimanapun  model  DT  masih  memerlukan  sebuah  upaya  optimasi karena performance akurasi yang dihasilkan masih memerlukan peningkatan dan masih memiliki tingkat akurasi yang  belum  memuasan.  Selain  itu,  pada  proses  tahapan  praprocessing  data  masih  memiliki  permasalahan  pada proses pemilihan fitur masih dianggap belum optimal sehingga diperlukan upaya yang dapat mengatasi pada proses pemilihaan fitur yang berpengaruh terhadap model sehingga tingkat akurasi model yang diusulkan mendapatkan nilai yang terbaik. Pada penelitian ini, untuk mengatasi permasalahan yang ada maka diusulkan sebuah optimasi menggunakan feature  selection dengan  harapan  dapat  meningkatkan  akurasi  yang  sudah  ada.  Tujuan  dari penelitian ini adalah mencari model terbaik untuk deteki dini rekemondasi konseling bagi siswa sekolah dengan menggunakan algoritma decision tree , selain itu pada artikel ini diusulkan sebuah metode feature selection [17] menggunakan forward  selection dan  algoritma  genetika  (GA)  untuk  dapat  meningkatkan  tingkat  akurasi  dari model yang sudah ada.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Penelitian & Pra-processing data
Data penelitian yang digunakan merupakan data yang diambil pada tahun 2021 yang berasal dari data identifikasi penilaian dini terhadap siswa sekolah yang dilakukan oleh psikiater sekolah. Jumlah data yang digunakan sebanyak 388 record yang  teridiri  dari  dua  label  klasifikasi  yaitu  “Diharuskan  Konseling”  dan  “Tidak  Diharuskan Konseling”.  Pada proses analisis pencarian model yang diterapkan pada penelitian ini menggunakan software Rapidminer studio 9.0 yang dijalankan pada sistem operasi windows 11 memiliki processor intel i7 dan memori 8GB. Untuk mendapatkan data yang sesuai dengan harapan, maka terebih dahulu dilakukan pra-pocessing dimana data yang telah diperoleh dilakukan beberapa proses seperti cleansing data, remove atribut, labelling data.

## 2.2 Framework Penelitian
Pada proses pencarian model yang diinginkan sesuai dengan tujuan yang ditetapkan pada penelitian yang diusulkan ini,  proeses  ekperimen  dilakukan  dengan  melalui  beberapa  tahapan  kegiatan  dintaranya  proses  tahapan pra- processing data, penerapan metode dan algoritma, validasi data, serta tahapan terakhir adalah evaluasi model. Pada tahapan pra-processing data ini dilakukan proses penentuan data berdasarkan variabel  yang didapatkan dimana proses ini ditentukan role tiap variabel yang terdiri dari ID, atribut, dan label. Labbeling data di tentukan menjadi dua class label, dimana setiap proses labelling data sudah ditentukan oleh ahlinya sesuai dengan data yang sudah didapatkan.
Proses tahapan sebelum dilakukan analisis menggunakan model yang diusulkan, data terlebih dahulu dibagi menjadi dua yaitu data training dan data testing . Pembagian data ini terdiri dari 90% data training dan 10% data testing dari  keseluruhan  data  yang  digunakan  pada  eksperimen  ini.  Algoritma decision  tree pada  penelitian  ini diusulkan dan diterapkan, dengan harapan dapat memberikan mode terbaik dengan tingkat akurasi yang terbaik dalam upaya deteksi dini rekomendasi  konseling bagi siswa sekolah dan selanjutnya adalah dilakukan optimasi dengan menggunakan feature selection [18] yang menggunakan dua algoritma yaitu forward selection (FS) dan algoritma genetika (GA). Tahapan selanjutnya adalah proses validasi data, dimana pada tahapan ini menggunakan metode cross validation yang kemudian pada prosesnya dilakukan penentuan nilai k-fold terlebih dahulu. Tahapan terakhir dalam eksperimen ini adalah evaluasi model, dalam prosesnya dilakukan komparasi model anatara model decision tree klasik dengan model DT yang telah dioptimasi yaitu DT dengan menggunakan forward selection dan DT berbasis algoritma genetika. Penggambaran framework keseluruhan tahapan penelitian yang dilakukan pada penelitian dalam artikel ini diperlihatkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Framework Penelitian yang diusulkan
Selain  itu,  berdasarkan  pada  Gambar  1  evaluasi  model  dilakukan  untuk  memberikan  sebuah  penilaian terhadap perbandingan nilai  tingkat  akurasi  yang  didapatkan antara model yang sudah ada dengan  model yang diusulkan pada artikel ini. Proses evaluasi model yang lakukan adalah dengan melakukaan komparasi antara model menggunakan metode decision tree (DT), metode DT + Forward Selection , dan metode DT + Genetic Algorithm . Untuk  setiap  model  yang  diusulkan  ada  artikel  ini  untuk  idikator  penilaian performance menggunakan  nilai performance  yang  teridiri  dari  tiga  pengukuran  yaitu acuracy , recall dan precision .  Untuk  pengukruran performance dari model yang diusulkan adalah dengan menggunakan metode confusion matrix [19], [20], seperti pada persamaan (1), persamaan (2) dan persamaan (3).
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝑇𝑃) 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝑇𝑃)+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝐹𝑃) (1) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝑇𝑃) 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝑇𝑃)+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝐹𝑁) (2) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝑇𝐹)+𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒(𝑇𝑁) 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝑇𝑃)+𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝑇𝑁)+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝐹𝑃)+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝐹𝑁) (3)

## 2.3 Decision Tree (DT)
Decision tree adalah sebuah metode machine learning dengan kemampunyan digunakan untuk membuat sebuah keputusan  yang  divisualiasikan  dalam  bentuk  pohon  keputusan  [21].  Untuk mendapatkan  hasil  dari  model  DT maka menggunakan persamaan (1) dan persamaan (2).
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ − 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (4)
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) −   ∑ |𝑆 𝑖 | 𝑆 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 𝑖 ) (5)
Pada persamaan (4) dimana S = himpunan kasus, n = jumlah partisi  S, pi = proporsi  dari S i terhadap S . Untuk persamaan (5) dimana A = atribut, n = jumlah atribut A, | Si | = jumlah kasus pada partisi ke- i , | S | = jumlah kasus dalam S .
2.4 Forward Selection (FS) & Algoritma Genetika
Feature  selection merupakan  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk  optimalisasi  model  yang  dalam  prosesnya dilakskukan  pada  saat  praprocessing  data.  Proses  FS  cara  kerjanya  adalah  mencoba  untuk  untuk  menemukan sebuah subhimpunan dari himpunan fitur model yang ada untuk dapat meningkatkan performance dari model yang diterapkan. Selain itu, FS dapat memungkinkan untuk dapat menghilangkan fitur yang tidak relevan dan berlebihan pada model yang digunakan sehingga model yang digunakan dapat optimal.
Forward selection (FS) merupakan salah satu metode untuk optimalisasi model dengan cara menenukan kombinasi  peubah  yang  terbaik,  selain  itu  pada  metode  ini  memasukan  sebuah  variabel  bebas  yang  memiliki
korelasi paling erat dengan variabel tak bebas lainnya [22]. Metode FS memiliki kelebihan yang dapat mengurangi kemungkinan terjadi adanya multikolinearitas pada model yang dihasilkan. Forward selection merupakan salah satu model terbaik dalam regresi  dengan eliminasi variabel bebas yang pada model secara bertahap [23].
Algoritma  genetika  (GA)  adalah  sebuah  metode optimasi  yang  yang  dapat  melakukan  pencarian  utntuk menyelsesaikan masalah yang berbasi pada mekanisme seleksi alam dan genetika [24]. Kelebihan yang dimiliki oleh  GA  sebagai  algoritma  optimasi,  hal  ini  memungkinkan  digunakan  untuk  digunakan  untuk  metode feature selection [25]. Secara garis besar persamaan yang digunakan pada algoritma GA adalah seperti pada persamaan (6).
𝑚(𝐻, 𝑡 + 1) ≥ 𝑚(𝐻, 𝑡) 𝑓 ̅ (𝐻,𝑡) 𝑓̅ (𝑡) (1 − 𝑝 𝑐 𝛿 (𝐻) ℓ−1 −   𝑝 𝑚 𝑜(𝐻) ) (6)
Pada persamaan (6) dimana m(H,t) adalah nomor dari instance pada H pada waktu t , 𝑓 ̅ (𝐻, 𝑡) adalah rata- rata nilai fitness dari nilai instance H pada waktu t , 𝑓 ̅ (𝑡) adalah rata-rata nilai f itness pada saat waktu t , 𝛿 (𝐻) adalah  mendefinisikan  panjang  schema H , 𝑝 𝑐 adalah  nilai  probabilitas crossover , 𝑝 𝑚 adalah  nilai  probabilitas 275utase, ℓ adalah panjang string , dan 𝑜(𝐻) adalah order dari schema H .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Decision Tree (DT)
Tahapan  penerapan  model  yang  diusulkan  adalah  model  dengan  menggunakan  algoritma Decision  Tree (DT). Model DT diimplementasian dengan sebelumnya dilakukan setting dari parameter yang digunakan model ini. Nilai parameter  yang  diterapkan  ada  model  DT  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap performance nilai akurasi  yang  dihasilkan.  Eksperimen  awal  dilakukan  dengan  menetapkan  model Decision  Tree (DT)  dengan menggunakan fold =10 dan metode sampling stratified , hasilnya dapat dilihat pada Tabel 1, Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 1. Decision Tree menggunakan stratified sampling Fold Criterion Accuracy  Precision Recall 10 gain_ratio 95.37% 64.83% 65.00% 10 information_gain 95.37% 64.83% 65.00% 10 gini_index 95.37% 64.83% 65.00% 10 accuracy 94.60% 45.00% 45.00% Tabel 2. Decision Tree menggunakan shuffled sampling Fold Criterion Accuracy  Precision Recall 10 gain_ratio 94.06% 45.83% 52.38% 10 information_gain 95.63% 57.69% 71.43% 10 gini_index 95.10% 54.17% 61.90% 10 accuracy 94.57% 48.33% 42.86% Tabel 3. Decision Tree menggunakan linear sampling Fold Criterion Accuracy  Precision Recall 10 gain_ratio 92.82% 26.67% 19.05% 10 information_gain 93.59% 35.71% 23.81% 10 gini_index 93.33% 33.33% 23.81% 10 accuracy 93.33% 30.77% 19.05%
Pada Tabel 2 menunjukan model decision tree dengan tingkat akurasi paling tinggi yaitu sebesar 95,63%. Model  yang  diperoleh  merupakan  model  yang  memiliki performance lebih  baik  dibandingkan  dengan  model lainnya  yang  memiliki  nili precision 57,69%  dan recall 71,43%.    Eksperimen  lanjutan  yang  dilakukan  adalah dengan  menetapkan  nilai fold =8,  dan  menetapkan  parameter criterion sesuai  dengan  tipe  yang  digunakan, menghasilkan  nilai performance  model seperti  pada  Tabel  4.  Hasil  eksperimen  menunjukan  nilai performance dengan  menggunakan fold =8  dan criterion=gain _ ratio memiliki  tingkat  akurasi  paling  tinggi  sebesar  95,64%. Model lain dihasilkan dengan menggunakan DT, dimana parameter yang ditetapkan adalah dengan menggunakan fold=6, hasil performance diperlihatkan pada Tabel 5.
Tabel 4. Decision Tree menggunakan fold=8
No.model  Sampling Criterion Accuracy  Precision Recall 1 statified gain_ratio 95.64% 60.42% 60.42% 2 statified information_gain 95.64% 60.42% 60.42% 3 statified gini_index 95.12% 60.42% 52.08% 4 statified accuracy 94.60% 52.08% 45.83%
No.model  Sampling Criterion Accuracy  Precision Recall 5 shuffled gain_ratio 95.11% 46.88% 57.14% 6 shuffled information_gain 95.62% 57.69% 71.43% 7 shuffled gini_index 95.61% 59.09% 61.90% 8 shuffled accuracy 94.34% 46.25% 47.62% 9 linear gain_ratio 93.81% 41.18% 33.33% 10 linear information_gain 93.81% 42.11% 38.10% 11 linear gini_index 93.81% 41.18% 33.33% 12 linear accuracy 93.82% 40.00% 28.57% Tabel 5. Decision Tree menggunakan fold=6 No.model  Sampling criterion accuracy  precision recall 1 statified gain_ratio 93.07% 28.57% 19.05% 2 statified information_gain 94.32% 57.50% 47.22% 3 statified gini_index 94.32% 57.50% 47.22% 4 statified accuracy 94.07% 52.54% 43.06% 5 shuffled gain_ratio 93.56% 44.44% 31.55% 6 shuffled information_gain 94.60% 50.00% 50.99% 7 shuffled gini_index 94.33% 46.67% 34.33% 8 shuffled accuracy 93.05% 31.25% 31.94% 9 linear gain_ratio 94.06% 54.72% 47.22% 10 linear information_gain 93.07% 31.25% 23.81% 11 linear gini_index 93.07% 28.57% 19.05% 12 linear accuracy 93.33% 30.77% 19.05%
Berdasarkan pada Tabel 5 nilai akurasi tertinggi adalah sebesar 96,60% dengan menggunakan parameter criterion = information_gain . Nilai performance terendah adalah sebesar 93,07% menggunakan parameter fold =6, dan criterion=accuracy sehingga dapat dilihat nilai akurasi ini sedikit jauh berbeda dengan yang lainnya. Upaya lain yang dilakukan adalah dengan melakukan perubahan nilai parameter fold pada model yang diusulkan dengan menggunakan fold =4.  Hasil  eksperimen  menunjukan  pada  Tabel  6  dan  gambar  2  model  dengan  menggunakan sampling=shuffled dan information_gain memiliki akurasi tertinggi yaitu sebesar 95,10%.
Tabel 6. Decision Tree menggunakan fold=4
Sampling criterion accuracy  precision recall statified gain_ratio 94,85% 62,50% 43,33% shuffled information_gain 95,10% 49,58% 56,07% linear gain_ratio 93,30% 56,25% 23,30%
Gambar 2. Performance model DT menggunakan fold=4
Pada Gambar 2 terlihat untuk nilai performance dengan menggunakan parameter metode gain_ratio pada model DT yang menerapkan nilai fold =4 lebih baik dibandingkan dengan metode information_gain . Untuk tingkat akurasi  terendah  adalah  sebesar  93,30%,  pada  model  ini  menggunakan  metode sampling=linear dan criterion=gain_ratio .
0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00% 70,00% 80,00% 90,00% 100,00% accuracy precision recall P er sen tas e (%) statified gain_ratio
shuffled information_gain linear gain_ratio

## 3.2 Optimasi Model Froward Selection
Optimalisasi yang pertama dilakukan untuk meningkatkan tingkat akurasi model pada Decision Tree yang telah diperoleh sebelumnya adalah dengan menerapkan metode forward selection. Pada model ini dilakukan optimasi dengan  menetapakan  parameter  DT  terbaik  yang  telah  diperoleh.  Percobaan  yng  dilakukan  adaah  dengan menetapkan parameter Fold yang berbeda yaitu 10, 8, 6 dan 4. Hasil eksperimen untuk optimasi FS+DT secara lengkap diperlihatkan oleh Tabel 7.
Tabel 7. Penerapan Forward Selection pada Decision Tree (DT+FS)
Fold criterion accuracy  precision recall 10 information_gain 96,38% 68,42% 61,90% 8 gain_ratio 96,39% 68,75% 66,67% 6 information_gain 96,40% 68,42% 59,72% 4 information_gain 95,36% 62,50% 43,33%
Pada Tabel 7 memperlihatkan tingkat akuarasi klasifkasi yang diperoleh rata-rata adalah sebesar 96%, dan ini menggunakan parameter criterion yang berbeda yaitu information_gain dan gain_ratio . Model dengan tingkat kurasi  tertinggi  pada  optimasi  FS  ini  adalah  sebesar  96,40%  dengan  menggunakan fold =6  dan criterion=information_gain . Pada hasil pecobaan ini tingkat akurasi terkecil didapatkan sebesar 95,36% dengan nilai precision sebesar  62,5%  dan recall 43,33%.  Apabila  melihat  dari  hasil  keseluruhan  maka  hampir  semua model yang didapatkan diatas 95%, ini diakibatkan optimasi yang dilakukan merupakan  model terbaik decision tree yang telah didapatkan sebelumnya sehingga nilai akurasi tersebut sudah sedikit lebih baik.
Gambar 3. Evaluasi performance model
Pada Gambar 3 merupakan grafik penggambaran dari perbandingan nilai performance model yang sudah dilakuakan oletimasi forward selection dengan model yang belum dilakukan optimasi atau dengan kata lain hanya dengan menggunakan decision tree saja. Berdasarkan hasil yang didapatkan hampir semua model yang dilakuakn optimasi  seluruhnya  mengalami  peningkatan  nilai  akurasi.  Peningkatan  yang  signifikan  adalah  terjadi  pada pengujian optimasi model 3, dimana peningkatannya menghasilkan model terbaik dengan tingkat akurasi 96,40% yang semula 94,60%. Untuk model yang mendapatkan akurasi terkecil dihasilakn pada model 4, dimana akurasi yang  dihasilkan  hanya  sebesar  95,36%  yang  sebelumnya  adalah  95,10%.  Apabila  kita  melihat  dari  hasil  yang diperlihatkan  pada  Gambar  3,  perubahan  peningatan  aukrasi  ini  dipengaruhi  oleh  jumlah  nilai  fold  dan  jenis criterion yang digunakan sehingga tidak semua mode yang dihasilkan merupakan model yang dapat meningkatkan akurasi.

## 3.3 Penerapan Algoritma Genetika (GA)
Upaya lain yang dilakukan untuk meningkatkan akurasi  adalah dengan menggunakan algoritma genetika (GA). Penerapan  GA  pada  model  decision  tree  yang  digunakan  adalal  untuk  melakukan  pemilihan  fitur terbaik  pada model  sehingga  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  model  pada  decision  tree  medapatkan  performance  yang  lebih baik.  Pada  model  DT+GA  menggunakan  parameter population =5, selection  scheme=tournament ,  dan crossover=uniform .
95,63% 95,64% 94,60% 95,10% 96,38% 96,39% 96,40% 95,36% 93,50% 94,00% 94,50% 95,00% 95,50% 96,00% 96,50% 97,00% Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Ak u ras i Decision Tree (DT) DT + Forward Selection (FS)
Gambar 4. Evaluasi performance model
Pada Gambar 4, berdasarkan hasil eskperimen yang telah dilakukan dengan mengggunakan decision tree , menghasilkan tingkat akurasi yang masih dapat ditingkatkan. Tingkat akurasi tertinggi yang dihasilkan dari model DT  klasik  adalah  sebesar  95,64%  yang  menggunakan  parameter sampling  stratified , criterion=gain_ratio ,  dan fold =8.  Upaya  peningkatan performance model  yang  diusulkan  pada  artikel  ini  adalah  dengan  menggunakan feature selection . Metode yang diusulkan adalah dengan menggunakan metode forward selectio n dan algoritma genetika (GA).
Gambar 5. Visualisasi dataset pada proses validasi
Hasil eksperimen memperlihatkan tingkat akurasi yang dihasilkan pada saat menerapakan metode forward selection adalah  menghasilkan  performance  tingkat  akurasi  sebesar  96,39%.  Parameter  yang  ditetapkan  pada model  ini  adalah  dengan  menggunakan stratified  sampling dan criterion  gain_ratio .  Sedikit  berbeda  dengan menggunakan algoritma genetika, menghasilkan nilai akurasi sebesar 96,91%, nilai performance ini lebih tinggi dibandingkan  dengan  yang  lainnya.  Visualisasi  data  pada  model  yang  diusulkan  pada  saat  validasi  seperti diperlihatkan pada Gambar 5.

## 4. KESIMPULAN
Upaya peningkatan akurasi pada model untuk klasifikasi deteksi dini rekomendasi konseling bagi siswa sekolah dengan menggunakan algoritma decision tree (DT) telah didapatkan. Metode feature selection merupakan upaya yang  dilakukan  untuk  mengatasi  permasalahan  masih  rendahkan performance dari  model  DT  yang  dihasilkan.
accuracy precision recall Decision Tree (DT) 95,64% 60,42% 60,42% DT + Forward Selection (FS) 96,39% 68,75% 66,67% DT + Genetic Algorithm (GA) 96,91% 80,00% 56,25% 0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00% 120,00% P er fo rman ce (%)
Peningkatan akurasi  telah dihasilkan dengan metode FS terbaik  yaitu dengan menggunakan algoritma genetika yang menghasilkan tingkat  akurasi  terbaik  sebesar 96,91%. Pada penelitian selanjutnya model  DT masih  dapat diupayakan  untuk  dioptimalkan  menjadi  lebih  baik  lagi  sehingga  dapat  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  baik seperti  dapat  dilakukan  dengan  menerapkan  metode  feature  weight  yang  menggunkan  berbagai  algoritma didalanya. Upaya pra-processing data pada penelitian ini juga sangat berpengaruh sehingga pada proses ini harus benar-benar sudah tepat.

## REFERENCES
[1] C. A. W. Morris, K. L. Wester, C. T. Jones, and S. Fantahun, “School Counselors and Unified Educator–Counselor Identity:  A  Data-Informed  Approach  to  Suicide  Prevention,” Prof.  Sch.  Couns. ,  vol.  24,  no.  1_part_3,  p. 2156759X2110119, Jan. 2021, doi: 10.1177/2156759X211011909.
[2] G. Ping, “Application of Decision Tree Algorithm in Mental Health Evaluation,” 2022, pp. 524–529.
[3] O. W. A. Wilson, C. M. Bopp, Z. Papalia, M. Duffey, and M. Bopp, “College Students’ Experiences and Attitudes Toward  Physical  Activity  Counseling,” J.  Nurse  Pract. ,  vol.  16,  no.  8,  pp.  623–628,  Sep.  2020,  doi: 10.1016/j.nurpra.2020.06.006.
[4] J.  M.  Faro et  al. ,  “U.S.  medical  students  personal  health  behaviors,  attitudes  and  perceived  skills  towards  weight management counseling,” Prev. Med. Reports , vol. 27, p. 101814, Jun. 2022, doi: 10.1016/j.pmedr.2022.101814.
[5] C.  Carter,  J.  Harnett,  I.  Krass,  and  I.  Gelissen,  “Attitudes,  behaviours,  and  self-reported  confidence  of  Australian pharmacy students and interns towards nutritional counselling,” Curr. Pharm. Teach. Learn. , vol. 14, no. 11, pp. 1411– 1419, Nov. 2022, doi: 10.1016/j.cptl.2022.09.028.
[6] V. Kuryluk, J. McAuley, and M. Maguire, “Naloxone counseling: Confidence and attitudes of student pharmacists after a volunteer syringe exchange experience,” Curr. Pharm. Teach. Learn. , vol. 12, no. 4, pp. 429–433, Apr. 2020, doi: 10.1016/j.cptl.2019.12.027.
[7] H. Lim and J. C. Barner, “Impact of a pilot workshop on student pharmacists’ confidence and comfort in counseling patients  at  risk  for  maternal  mortality,” Curr.  Pharm.  Teach.  Learn. ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  71–82,  Jan.  2022,  doi: 10.1016/j.cptl.2021.12.001.
[8] S. Chircu, “Career Counseling Needs for Students – A Comparative Study,” Procedia - Soc. Behav. Sci. , vol. 127, pp. 549–553, Apr. 2014, doi: 10.1016/j.sbspro.2014.03.308.
[9] A. Naik and L. Samant, “Correlation Review of Classification Algorithm Using Data Mining Tool: WEKA, Rapidminer, Tanagra, Orange and Knime,” Procedia Comput. Sci. , vol. 85, pp. 662–668, 2016, doi: 10.1016/j.procs.2016.05.251.
[10]  M.  Gordan et  al. ,  “State-of-the-art  review  on  advancements  of  data  mining  in  structural  health  monitoring,” Measurement , vol. 193, p. 110939, Apr. 2022, doi: 10.1016/j.measurement.2022.110939.
[11]  O. Somantri, “An Optimize Weights Naïve Bayes Model for Early Detection of Diabetes,” Telematika , vol. 15, no. 1. scholar.archive.org, 2022, doi: 10.35671/telematika.v15i1.1307.
[12]  A. M. H. Chen, S. Cailor, T. Franz, N. Fox, P. Thornton, and M. Norfolk, “Development and validation of the self-care counseling rubric (SCCR) to assess student self-care counseling skills,” Curr. Pharm. Teach. Learn. , vol. 11, no. 8, pp. 774–781, Aug. 2019, doi: 10.1016/j.cptl.2019.04.006.
[13]  K. B. Garza, N. S. Hohmann, J. Kavookjian, and E. L. Kleppinger, “Assessment of student performance on a mock new prescription counseling session and an objective structured clinical examination across five years,” Curr. Pharm. Teach. Learn. , vol. 12, no. 9, pp. 1046–1055, Sep. 2020, doi: 10.1016/j.cptl.2020.04.018.
[14]  L. Carvalho, L. Mourão, and C. Freitas, “Career counseling for college students: Assessment of an online and group intervention,” J. Vocat. Behav. , p. 103820, Nov. 2022, doi: 10.1016/j.jvb.2022.103820.
[15]  M. Li and H. Yang, “Decision Tree Algorithm in College Students’ Health Evaluation System,” 2021, pp. 705–710.
[16]  A. Bottcher, V. Thurner, T. Hafner, and J. Hertle, “A Data Science-based Approach for Identifying Counseling Needs in first-year Students,” in 2021 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON) , Apr. 2021, pp. 420–429, doi: 10.1109/EDUCON46332.2021.9454042.
[17]  Y. Xue, H. Zhu, J. Liang, and A. Słowik, “Adaptive crossover operator based multi-objective binary genetic algorithm for  feature  selection  in  classification,” Knowledge-Based  Syst. ,  vol.  227,  p.  107218,  Sep.  2021,  doi: 10.1016/j.knosys.2021.107218.
[18]  P. Agrawal, H. F. Abutarboush, T. Ganesh, and A. W. Mohamed, “Metaheuristic Algorithms on Feature Selection: A Survey  of  One  Decade  of  Research  (2009-2019),” IEEE  Access ,  vol.  9,  pp.  26766–26791,  2021,  doi: 10.1109/ACCESS.2021.3056407.
[19]  I. Markoulidakis, I. Rallis, I. Georgoulas, G. Kopsiaftis, A. Doulamis, and N. Doulamis, “Multiclass Confusion Matrix Reduction Method and Its Application on Net Promoter Score Classification Problem,” Technologies , vol. 9, no. 4, p. 81, Nov. 2021, doi: 10.3390/technologies9040081.
[20]  C. S. Hong, “Confusion plot for the confusion matrix,” J. Korean Data Inf. Sci. Soc. , vol. 32, no. 2, pp. 427–437, Mar. 2021, doi: 10.7465/jkdi.2021.32.2.427.
[21]  B. Charbuty and A. Abdulazeez, “Classification Based on Decision Tree Algorithm for Machine Learning,” J. Appl. Sci. Technol. Trends , vol. 2, no. 01, pp. 20–28, Mar. 2021, doi: 10.38094/jastt20165.
[22]  V. Kotu and B. Deshpande, “Feature Selection,” in Data Science , Elsevier, 2019, pp. 467–490.
[23]  A.  Meyer-Baese  and  V.  Schmid,  “Feature  Selection  and  Extraction,”  in Pattern  Recognition  and  Signal  Analysis  in Medical Imaging , Elsevier, 2014, pp. 21–69.
[24]  E. Wirsansky, Hands-on genetic algorithms with Python : applying genetic algorithms to solve real-world deep learning and artificial intelligence problems . Packt Publishing Ltd, 2020.
[25]  F. Buontempo, Genetic Algorithms and Machine Learning for Programmers: Create AI Models and Evolve Solutions (Pragmatic Programmers) 1st Edition . 2019.